汽车与出行未来峰会｜张我弓：4D雷达迎来新风口商业化落地仍要遵循客观规律

汽车与出行未来峰会｜张我弓：4D雷达迎来新风口商业化落地仍要遵循客观规律china 农村妇女nomex,国家卫健委发布五一出游提示,杭州美术馆, 【编者按】1月5日，第三届(2022)中国汽车与出行未来峰会暨2021-2022搜狐汽车年度大选颁奖典礼于海口举办，主题为“融合共进 智链未来”，通过构建汽车价值链和出行生态，为企业打造

【编者按】1月5日，第三届(2022)中国汽车与出行未来峰会暨2021-2022搜狐汽车年度大选颁奖典礼于海口举办，主题为“融合共进 智链未来”，通过构建汽车价值链和出行生态，为企业打造相互融合促进的“智链”系统。本次峰会设置电池与补能、智能与娱乐、出行与服务三个板块，邀请产业链上下游企业共创“第四次工业革命中汽车与出行领域”的定义和未来。活动现场，南京楚航科技有限公司联合创始人兼CTO张我弓博士发表了主题为《车载4D毫米波雷达的那些事》的演讲。

以下为南京楚航科技有限公司联合创始人兼CTO张我弓博士演讲实录：

大家好！感谢主办方搜狐汽车、搜狐科技跟指导单位给我这个机会跟大家在一起聊一聊车载4D雷达的那些事儿，其实刚才朱教授开场报告的时候有替我暖场，提到了大家等车载激光雷达等到花儿都快谢了，把4D车载毫米波雷达都逼出来了。

关于楚航科技已经量产的雷达产品系列，重点在这里强调一下是已经进入量产状态的一系列的组合产品。言简意赅的提一下，去年一年，楚航利用这个产品系列组合拳，已经拿到30+的车载前装定点项目。

回到今天的主题，我们说的4D雷达的4D是不是3D空间加上一维的时间呢？其实不是。对于毫米波雷达的4D，其实它作为传感器感知的最重要的四个维度参数就是被探测物体的距离、速度、水平角度和俯仰角度。我们了解了什么是4D毫米波雷达，那紧接着带来的一个问题就是4D毫米波雷达有什么用？

不管什么雷达制式都需要遵守上面的四个框框的开发流程。从雷达由ADC（模数转换器）采集下来的中频信号数字化后，在经过我们DSP（数字信号处理）其实就可以得到点云，所以点云并不是高大上的存在，它只是毫米波雷达发展的一个必经之路。

我们从复杂环境中的点云提取出感兴趣的目标信息，这个需要经历第三个框框就是所谓的数据处理，这个里面包含了跟踪凝聚等一系列的传统雷达核心的knowhow。

我们在跟踪凝聚之后把不稳定的点云变成一个稳定的目标，然后根据这个稳定的目标去触发稳定的车载功能。为什么传统做雷达的核心IP在这个地方，又为什么从点云中去掉了目标，我们为什么多做这一步，因为大家需要知道在真实的复杂电磁环境下，点的特性是很不稳定的。

这是需要大家了解的，我们用稳定的目标做一个持续的功能输出，功能输出才有可能跟你的车载ECU汽车大脑互动，跟执行器形成完整的闭环。

同样4D雷达，我们如果还是用目标，我列了一下高级辅助驾驶也就是L0，L1、L2里面所有已经定义的功能，发现可能唯一需要的就是FCW（前向预警）和AEB（自动紧急制动）功能。因为也许大家会说如果目标缺失了俯仰信息，那很可能会在隧道或者窨井盖面前误制动。然而楚航可以根据下面的内容推断这个逻辑到底成立不成立。

毫米波雷达跟光学传感器相比较，短板其实就是成像。所以现在的逻辑就是要把毫米波雷达成像的短板提高尽可能达到跟光学为基础传感器的长相去融合，甚至竞争。那L3以上至L5的自动驾驶为什么需要有俯仰信息的点云，也是因为其他传感器都有点云，摄像头激光雷达，毫米波雷达没有点云怎么用？这是最广泛的一种逻辑。

再回到第一个问题，ADAS当中FCW和AEB真的是需要俯仰信息来抑制误报、误制动么？这是楚航的测试机跑隧道的一个场景，可以看到实物中隧道上面有通风装置，还有地面路面之间的金属连接。

然后我们再看看目标级别没有俯仰信息会不会造成AEB误制动。这个圆形目标就是我们楚航的雷达。在动画中，作为跟大陆408雷达的直接对比，大家可以看到大陆408的探测目标列表非常长，楚航的相对短，但是如果你关注AEB功能只要看到车头前方和相邻车道是否有异样，看这个区域是不是有误制动。

就可以看到，不管是隧道上方的通风装置还是地面间的金属连接，其实楚航的不带俯仰信息的ADAS雷达都没有在这个敏感区域出现任何静止目标，也就是不存在误制动的风险。也就是说不管是FCW或者AEB功能其实是不需要俯仰信息的，也就是4D雷达。

如果刚才的场景不够复杂我再展示一个更加复杂的。这种复杂的城市道路场景，大家可以看到人与车以及摩托车是共存的一个状态，大陆408雷达能看到的目标，楚航的雷达也可以看到，它看不到我们也看不到。

我经常拿这样的视频解答我们的客户疑问，就是大陆雷达怎么样你们为什么不行，我们为了验证这个就把大陆雷达跟我们的雷达放在一起，在同一个场景下去比较对于车载功能最重要的目标探测性能。另外有位演讲嘉宾提到现在雷达的定义不再局限于某一个场景，可能跟L3以上的某些功能场景也会有融合的。我特别赞同。

所以作为雷达从业者，楚航也是在做这个事情，并尽可能的在真实场景下去验证雷达的探测性能。比如这里大家可以看到的一个多雷达场景，场景中是四个角雷达在同一辆测试车上的高速场景的融合。一个前摄像头，一个后摄像头，只是做一个视觉上面的参照，就可以知道是怎样的一个工况。

然后在看中间，这是四个雷达融合后的场景，可以看到白色的是护栏，我们可以看到动态的目标，融合之后在高速场景下面做的功能。沙龙机甲龙的杨总说为什么上4D的激光雷达，虽然ADAS的功能但是我们硬软件架构是朝着L3以上走的，特别同意。

还有一些即使在ADAS功能下面，对于传统的毫米波雷达的误解，比如说行人若目标探测不准，楚航的这个展示，可以看到一个工程师车前面稳定的目标跟踪，车一直在动，行人的探测也一直稳定而且持续在法规要求的2米之内。

另外同济大学的朱西产老师也提到了，达到终极L5自动驾驶一定是车路协同。这个例子是楚航车载前雷达安装到合肥一个交通杆作为路端感知设备的场景。

目前楚航的这个设备安装上去大概已经一年多了，风雨无阻经过台风天也没有损坏。然后大家也可以看得到这个场景，如果做一个交通流量的监控或者一个支路的预警，车路协同也是不需要俯仰信息的。

这里又不得不提到特斯拉这个先锋者，这只是客观事实的陈述。最终原因还是过度的宣传造成的，重点是特斯拉高级辅助驾驶的实力超群，但是图片上的事情为什么一直发生。反观ACC、AEB，这是通过三十年的预研，然后现在经过了20多年的商业化，我们没有听说过一起因为ADAS的功能误制动而造成的人命事故。除了功能稳定满足需求之外。

也是因为没有过度的宣传，这也跟驾驶者自己特别小心有关。另外刚才也有嘉宾提到了在做AEB功能的时候，其实是从底层1V1R开始的，如果摄像头毫米波雷达彼此的长处弥补了彼此的短处这个其实已经是个有效率的解决方案，而且也被证实了。

既然传统的ADAS功能不是特别需要俯仰信息，那我们想想看，用带俯仰信息的点云能做什么事情？我们需要L3以上自动驾驶，多位嘉宾多次提到的这一点。但是我们用点云会面对一个什么样的功能的问题，这个地方可以跟大家一起来看一下。

这是我们楚航前雷达测试车在90km/h时速时前方偶遇小鹏汽车的场景。我们在座的博世同事应该知道小鹏汽车用的是博世五代的后角雷达。这个红色的就是雷达的点信息，因为没有那么多数量所以不是点云，只是我们楚航的ADAS的雷达点迹信息，大家看到这个高速场景这个雷达干扰几率不高，但是存在，会出现什么情况？

然后随着楚航自己的前雷达跟小鹏汽车的在高速场景的随时变化还有动态变化，受到干扰的情况就呈现出来了。而且干扰有几个特征：随时随地随机而且非常密集。这种情况之下，如果你用的就是点，在这个高速情况下，虽然他说连续波调频制式已经将干扰的几率降到很小，但干扰还是有机会发生，一旦受到干扰会立即反应在点迹信息上。

所以高速场景下如果只依赖毫米波雷达的点迹会在复杂电磁干扰环境下带来很大的风险。但是可以看到即使点迹被干扰，但是目标却依然保持稳定。

总结一下4D点云成像雷达的开发边界：实时性必须保证的情况下，需要堆叠更多的前端通道而且体积不能很大，这个需要很强的处理能力，有的时候多不一定是少，就像人生一样，需要一个化繁为简的过程。

国际国内在4D车载毫米波雷达上做的不错的同行有大陆，ZF，Arbe，还有国内的华为，还有一个公司傲酷。Arbe打进了特斯拉的体系，但是没多久特斯拉宣布只用摄像头解决所有问题。为什么Arbe打进去却被特斯拉踢出来，这个问题值得大家思考一下。

另外为什么拿ARS540跟傲酷雷达做一个阐述，因为这代表了两个我很认同的两个4D成像雷达的方向。一个是硬件做的非常好，然后540是第一个把FPGA量产用在车载雷达上的。傲酷声称自己的算法升级雷达性能，硬件还是那么多，但是算法可以升级功能。我们分别看一下两款表现。

可以看到大陆ARS540点的确变多了，而且一个特征就是非强反射目标比如道路边界在没有金属护栏的情况下仍然勾勒地很不错，这个就是为什么4D点云雷达跟低线激光雷达在某些场景上面能做一个PK的原因。可以发现在行驶过程当中可以看到这个地方的一些点，或者甚至这个地方过去的车还是有一些所谓的长尾效应，或者处理不过来的情况。

傲酷雷达的点云质量在独特算法的加持下的确很高。如果我们看高速场景下车头正前方也会出现一些密集的点，这些点的高度信息在50-100毫秒刷新场景下是否一直准确不出错误，这个我没有自己做过工程验证也不敢100%肯定。

现在，楚航自己的4D毫米波雷达已经出来了，但目前还正在软件开发过程当中，并且楚航的4D雷达产品升级了算力平台和射频前端的方案，有望在2022年推出这个全新的产品。

时间关系不多讲了，这里有我的若干小结跟思考，右上角这张图是我们楚航科技自己的雷达，其实它是一个三发四收的雷达，通过数据处理可以看到工程车、大巴车等车辆的成像，而且这个成像还挺好。同时我可以保证，这是离线的用我们的一个工作站，从分钟级别的处理，现在降到了5秒而实现的。

所以当我们要把这样的一个4D雷达探测性能完整移植到车载场景，是需要像地平线这样的芯片公司以及产业链上下游跟主机厂一起努力才能达到。

最后利用这个机会给楚航的4D雷达喊一个话：4D雷达堂前燕，早入寻常百姓家。

最后欢迎各位客户到楚航交流方案或者定制你们需要的毫米波雷达方案。楚航作为深耕毫米波雷达领域多年的雷达从业者是比较了解这个传感器的，毫米波雷达能够做什么不能做什么，我们都会客观地反馈，目的也是想跟大家共同寻找到一个毫米波雷达真真正正落地，而且能满足消费者痛点的解决方案。谢谢大家！

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